消費(fèi)者生活水平的提高也表現(xiàn)在對(duì)食物的高品質(zhì)需求。對(duì)于食品工業(yè)來(lái)說(shuō)，特別是它復(fù)雜的國(guó)際供應(yīng)鏈，有效的監(jiān)測(cè)方法對(duì)交付質(zhì)量和一致性起到至關(guān)重要的作用。
近紅外 (NIR) 反射光譜法作為一個(gè)可行的監(jiān)測(cè)手段，在本應(yīng)用案例中，我們應(yīng)用近紅外反射光譜法測(cè)定水果的成熟度。
介紹
監(jiān)測(cè)的水果成熟度能幫助農(nóng)民、 加工商以及零售商將他們的損失降到最低，并最大限度地通過(guò)準(zhǔn)確的分類(lèi)監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量。這能減少整個(gè)供應(yīng)鏈的浪費(fèi)，并提高消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品感受的一致性。近紅外光譜技術(shù)的一大優(yōu)勢(shì)就是測(cè)試樣品的無(wú)需準(zhǔn)備。
此應(yīng)用中海洋光學(xué)使用緊湊的設(shè)計(jì)和強(qiáng)大的性能的線陣檢測(cè)器光譜儀—NIRQuest，用于監(jiān)測(cè)在表皮不可知其成熟度的香蕉和其他水果。NIRQuest的性能、 尺寸和耐用性使開(kāi)發(fā)的近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用從實(shí)驗(yàn)室可以直接轉(zhuǎn)移到工廠車(chē)間。
實(shí)驗(yàn)裝置和方法
要測(cè)量水果的反射光譜，我們使用 NIRQuest 512-1.7（900-1700nm）和 NIRQuest 256-2.5（900-2500nm）光譜儀，HL-2000鎢鹵素光源和反射探頭。探頭通過(guò)透反射支架（STAGE-RTL-T）固定，并可以調(diào)整探頭的位置固定探頭與樣品間的距離 （圖1）。表 1 提供了所使用設(shè)備的詳細(xì)信息和其選擇的原因。
我們對(duì)香蕉、 蘋(píng)果和橘子進(jìn)行了連續(xù)七天（一般存放環(huán)境）的測(cè)量，這些水果都是從同一家超市購(gòu)買(mǎi)，并以當(dāng)天作為測(cè)試的第一天。在每組測(cè)量之間，我們都使用WS-1漫反射標(biāo)準(zhǔn)板做一次標(biāo)準(zhǔn)白板測(cè)試。對(duì)每個(gè)水果進(jìn)行不同位置的六次測(cè)量，并取其平均值，這樣做是為了排除水果的不均勻性導(dǎo)致測(cè)試結(jié)果的差異性。即使近紅外光譜方法無(wú)需樣品制備，但水果的結(jié)構(gòu)不均勻性使得有必要在不同的位置進(jìn)行多次測(cè)量并取其平均值來(lái)作為針對(duì)整個(gè)水果的分析結(jié)果。對(duì)于大多數(shù)的應(yīng)用來(lái)說(shuō)，近紅外光譜法還要求復(fù)雜化學(xué)計(jì)量學(xué)校準(zhǔn)模型，但是在本應(yīng)用中我們沒(méi)有使用該數(shù)學(xué)方法來(lái)監(jiān)測(cè)水果的成熟度(1) (2) (3)。
數(shù)據(jù)收集的流程如下所示︰
圖 1. 儀器搭建：光譜儀，光源，探頭和樣品支架
表1. 近紅外漫反射光譜搭建
結(jié)果與討論
我們測(cè)量了兩個(gè)香蕉樣本，以及蘋(píng)果和桔子，大約七天的反射率數(shù)據(jù)。每個(gè)樣本的結(jié)果顯示出類(lèi)似的趨勢(shì)，但香蕉表面漫反射的數(shù)據(jù)特別明顯，這時(shí)因?yàn)橄憬陡菀鬃兪臁?/p>
針對(duì)香蕉在不同時(shí)間段進(jìn)行的漫反射測(cè)量數(shù)據(jù)可以參考圖2。數(shù)據(jù)在小于950nm和大于1650nm這些波長(zhǎng)段我們不需做更多分析，因?yàn)樵谶@些波長(zhǎng)段并不包含樣品重要的物質(zhì)信息，并且大多數(shù)是噪音引起的，也是由于該波長(zhǎng)段接近光譜儀的檢測(cè)極限所致。隨著時(shí)間的推移，光譜趨勢(shì)更加明顯，比如1450nm附近。
近紅外光譜技術(shù)是一種光譜振動(dòng)技術(shù)，與分子激發(fā)引起的能量吸收有關(guān)。近紅外光譜（750-2500nm）主要表現(xiàn)為物質(zhì)的特定官能團(tuán)內(nèi)部的基本振動(dòng)頻率產(chǎn)生的光譜信息。有機(jī)樣品中的以O(shè)-H和C-H官能團(tuán)(4)為主，因?yàn)槎鄶?shù)有機(jī)物本身含有大量的水分，從而導(dǎo)致水分（O-H官能來(lái)衡量）的變化占了主要測(cè)試的變化。
圖2所示1400nm到1550nm是吸收譜帶，在1150nm和1000nm處，可以表示為水果水分含量的變化。每一天反射率都在增加，變化最快的是在第三天。這表明隨著水果的成熟水果的水分含量不斷降低，我們可以從光譜的吸收帶進(jìn)行判斷。水分的校準(zhǔn)在測(cè)試水果成熟度方面必須具備的算法(5)。
圖2. 隨著時(shí)間的推移，香蕉的不同反射光譜。每個(gè)光譜做了歸一化平均，保證每個(gè)光譜對(duì)于分析都有效。
在圖2中所示的光譜數(shù)據(jù)的一階導(dǎo)數(shù)計(jì)算結(jié)果能清楚地表明香蕉在存放過(guò)程中發(fā)生的變化，見(jiàn)圖3。圖3顯示波長(zhǎng)吸收變化的速率與波長(zhǎng)的關(guān)系。隨著時(shí)間的推移，我們很容易觀察到反射光譜的變化趨勢(shì)，圖3中顯示的光譜是我們?cè)诓煌鞌?shù)中測(cè)量的光譜數(shù)據(jù)。例如前兩天在光譜尖峰的變化率明顯大于后面幾天的，而后段時(shí)間香蕉是更成熟，果皮也開(kāi)始呈現(xiàn)棕色。這表明，使用近紅外光譜不僅能對(duì)水果的表面變化定性，甚至能彌補(bǔ)視覺(jué)或者顏色測(cè)量的誤差。
圖3. 香蕉表面近紅外反射光譜的一階導(dǎo)數(shù)與波長(zhǎng)的關(guān)系。
其他非接觸式的光學(xué)方法比如光學(xué)密度法也可以對(duì)水果的成熟度進(jìn)行過(guò)監(jiān)控。但與光學(xué)密度法不同的是，近紅外反射光譜可以反映特定波長(zhǎng)的特征信息，從而獲得更全面、更可靠的結(jié)果，以及更精確的信息，如糖、脂肪和蛋白質(zhì)含量等等(6)。
水果中水的溫度對(duì)光譜測(cè)量也有影響，而且每天的變化不一致，因此我們相對(duì)的很難獲得水果成分的準(zhǔn)確結(jié)果，所以這些測(cè)量需要建立準(zhǔn)確的校準(zhǔn)化學(xué)計(jì)量學(xué)模型。這類(lèi)模型廣泛應(yīng)用于近紅外光譜技術(shù)，而且有許多技術(shù)已經(jīng)將這些近紅外光譜測(cè)量應(yīng)用在水果的近紅外測(cè)量中(1) (2) (3)。然而由于我們使用的樣品量太少，從而不能從我們的研究結(jié)果中生成校準(zhǔn)模型，但是我們可以從1000nm，1150nm和1400-1550nm波長(zhǎng)段的光譜數(shù)據(jù)獲得水果成熟過(guò)程中水分的變化。重要的是，通過(guò)近紅外反射光譜測(cè)量我們可以在能觀察到香蕉外皮發(fā)生變化前預(yù)先觀察到變化的發(fā)生。
總結(jié)
腐爛或過(guò)熟的水果嚴(yán)重地浪費(fèi)生產(chǎn)商、加工商和消費(fèi)者的時(shí)間和金錢(qián)。通過(guò)監(jiān)測(cè)整個(gè)供應(yīng)鏈的水果成熟度就可以更好地控制產(chǎn)品的成熟。
該應(yīng)用表明，我們可以使用近紅外漫反射光譜監(jiān)測(cè)水果的成熟度，隨著水果的變熟，與水分含量相關(guān)的趨勢(shì)圖可以作為樣品的典型特征進(jìn)行表征。
近紅外反射光譜法作為一種快速和可靠的監(jiān)測(cè)水果品質(zhì)和生產(chǎn)的方式，而且無(wú)需任何樣品制備，也不會(huì)損壞樣品。雖然真實(shí)的應(yīng)用該方法用于質(zhì)量控制環(huán)境還需要進(jìn)一步發(fā)展校準(zhǔn)模型，但是我們已經(jīng)證明可以使用近紅外光譜法作為監(jiān)測(cè)水果成熟的有力工具。測(cè)量是相對(duì)簡(jiǎn)單的，而且不需要樣品制備；測(cè)試過(guò)程是快速的，相似的應(yīng)用也是使用該方法，結(jié)合可靠的校準(zhǔn)正模型可以擴(kuò)展至多個(gè)參數(shù)的獲得。通過(guò)遠(yuǎn)程—從產(chǎn)地到工廠和超市貨架監(jiān)測(cè)整個(gè)供應(yīng)鏈的水果品質(zhì)可以節(jié)省很多時(shí)間和金錢(qián)。我們更愿意聽(tīng)到這樣的話語(yǔ)—再也沒(méi)有爛香蕉了！
文獻(xiàn)引用